[发明专利]一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测方法及系统

权利要求书

1.一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

选取员工兴奋度面部图像样本并建立样本数据集，所述样本数据集包括正样本和负样本；

利用训练样本优选方法对样本数据集中的正样本和负样本进行优化；

利用SVM模型对优化后的正样本和负样本进行训练，以得到兴奋度判别模型；

获取并导入员工面部图像至兴奋度判别模型中，利用兴奋度判别模型对员工的兴奋度进行判别，生成员工兴奋度判别结果。

2.根据权利要求1所述的一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测方法，其特征在于，所述选取员工兴奋度面部图像样本并建立样本数据集的方法包括以下步骤：

选取多个员工兴奋度面部图像样本，采用FT显著性检测方法对选取的员工兴奋度面部图像样本进行筛选，以建立样本数据集。

3.根据权利要求1所述的一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测方法，其特征在于，所述利用训练样本优选方法对样本数据集中的正样本和负样本进行优化的方法包括以下步骤：

对样本数据集中的正样本和负样本进行深度自编码；

分别计算并根据深度自编码后的各个正样本之间的欧式距离和各个负样本之间的欧式距离确定目标训练样本，完成样本优化。

4.根据权利要求1所述的一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测方法，其特征在于，所述利用兴奋度判别模型对员工的兴奋度进行判别，生成员工兴奋度判别结果的方法包括以下步骤：

利用兴奋度判别模型对员工的兴奋度进行判别计算，生成模型得分；

判断模型得分是否超出预置的参考得分，如果是，则生成兴奋度高判别结果，确定该员工处于兴奋状态；如果否，则生成兴奋度低判别结果，确定该员工处于非兴奋状态。

5.根据权利要求1所述的一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

当员工兴奋度判别结果为边缘得分时，利用模板匹配的方式对员工兴奋度进行判别检测，生成判别检测结果，确定员工兴奋度状态。

6.根据权利要求5所述的一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测方法，其特征在于，所述利用模板匹配的方式对员工兴奋度进行判别检测，生成判别检测结果，确定员工兴奋度状态的方法包括以下步骤：

选取兴奋度图像模板，该兴奋度图像模板包括正模板和负模板；

对正模板、负模板和员工面部图像中的待判别图像分别进行SIFT特征算子特征提取，并计算待识别图像与正模板的欧式距离，生成第一距离值，计算待识别图像与负模板的欧式距离，生成第二距离值；

判断第一距离值是否小于第二距离值，如果是，则生成兴奋判别检测结果，确定该员工处于兴奋状态；如果否，则生成非兴奋判别检测结果，确定该员工处于非兴奋状态。

7.根据权利要求1所述的一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取并根据公司人力资源管理信息将员工兴奋度判别结果发送给对应的公司管理人员。

8.一种用于智能公司管理的员工面部兴奋度检测系统，其特征在于，包括样本获取模块、样本优化模块、样本训练模块以及兴奋度判别模块，其中：

样本获取模块，用于选取员工兴奋度面部图像样本并建立样本数据集，所述样本数据集包括正样本和负样本；

样本优化模块，用于利用训练样本优选方法对样本数据集中的正样本和负样本进行优化；

样本训练模块，用于利用SVM模型对优化后的正样本和负样本进行训练，以得到兴奋度判别模型；

兴奋度判别模块，用于获取并导入员工面部图像至兴奋度判别模型中，利用兴奋度判别模型对员工的兴奋度进行判别，生成员工兴奋度判别结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储一个或多个程序；

处理器；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。